Post–Glucose Load Measures of Insulin Resistance and Prognosis of Nondiabetic Patients With Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background Insulin resistance is associated with an increased risk of cardiovascular events in the general population. This study aimed to estimate the association between post–glucose load measures of insulin resistance and prognosis of nondiabetic patients with ischemic stroke. Methods and Results Data were derived from the ACROSS ‐China (Abnormal Glucose Regulation in Patients with Acute Stroke across China) registry. Patients with ischemic stroke without a history of diabetes mellitus were included. Two post–glucose load measures of insulin sensitivity, the insulin sensitivity indices ISI (composite) and the ISI 0,120 , were calculated. Outcomes included stroke recurrence, all‐cause death, and poor functional outcome at 12 months. Among 1203 patients, 63.3% were male with an average age of 62.1 years. At 12 months, 168 (14.4%) patients had recurrent stroke, 111 (9.2%) had died, and 288 (24.4%) had poor outcome. After adjustment for potential covariates, the first quartile of the ISI (composite) was associated with increased 12‐month stroke recurrence (adjusted hazard ratio 2.02, 95% CI 1.28–3.18, P =0.003), death (adjusted hazard ratio 2.78, 95% CI 1.59–4.86, P <0.001), and poor outcome (adjusted odds ratio 2.67, 95% CI 1.69–4.21, P <0.001) compared with the fourth quartile. Similar results were observed for the ISI 0,120 but with a larger magnitude of association. Using a multivariable regression model with restricted cubic spline, we found an L‐shaped association between the insulin sensitivity indices and the risk of each end point. Conclusions In this large‐scale registry, post–glucose load measures of insulin resistance with the ISI (composite) and the ISI 0,120 were associated with 12‐month poor outcomes of nondiabetic patients with ischemic stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».